Klasifikasi Imbalanced data menggunakan algoritma klasifikasi voting feature intervals
Bebas
34
0
0
Teks penuh
Dokumen terkait
Metode yang digunakan untuk mengatasi data tidak lengkap adalah dengan mengabaikan data tidak lengkap tersebut, menghapus satu baris data tidak lengkap dan mengganti data tidak
Distribusi fitur tersebut pada selang mencerminkan kecenderungan bahwa penderita positif DBD bila hasil uji tornikuetnya positif dengan perbandingan nilai 1 untuk kelas DBD dan 0
Metode yang digunakan untuk mengatasi data hilang yaitu mengabaikan data hilang tersebut, menghapus satu baris data yang memiliki data hilang dan mengganti semua
Seperti pada iterasi pertama, untuk fitur X3 sampai dengan fitur X50, dapat dilihat nilai-nilai distribusi fitur-fitur tersebut pada suatu selang yang dihasilkan oleh proses
Sama seperti hasil pengujian tahap pertama, kecenderungan yang muncul pada fitur pendarahan untuk menjadi ciri khas kelas DBD bisa dikatakan tidak tepat karena nilai-nilai
Gambar 7 Tingkat akurasi classifier yang dibuat menggunakan VFI5 pada data ordinal terhadap jumlah data
Rataan akurasi antara klasifikasi dengan menggunakan seleksi fitur dan tanpa menggunakan seleksi fitur (fullsets) untuk setiap nilai threshold yang berbeda dapat dilihat pada
Metode yang digunakan untuk mengatasi data hilang yaitu mengabaikan data hilang tersebut, menghapus satu baris data yang memiliki data hilang dan mengganti semua data hilang
